Стрибки, межі і далі: Спритність роботів прогресує шаленими темпами

Коли Чарльза Розена, піонера ШІ, який заснував Центр штучного інтелекту SRI International, попросили придумати назву для першого в світі мобільного робота загального призначення, він на мить замислився, а потім сказав: “Ну, він страшенно трясеться, коли рухається. Назвемо його просто Шейкі”.

• Прогнозування майбутнього
• Менше, дешевше, краще

Певні варіації цієї ідеї пронизували більшу частину історії сучасної робототехніки. Ми часто вважаємо, що роботи – це незграбні машини з такою ж витонченістю, як недільний обід атеїста. Навіть у науково-фантастичних фільмах роботів неодноразово зображували незграбними створіннями, які ходять повільними, зупиняючимися кроками.

Ця ідея просто більше не відповідає дійсності.

Нещодавно група дослідників з Лабораторії динамічної робототехніки Університету штату Орегон вивела одного з університетських роботів “Кессі” – пару крокуючих ніг робота, що нагадує нижні кінцівки страуса, на спортивний майданчик для випробування новітніх алгоритмів “двоногої ходи”, розроблених в лабораторії. Опинившись на майданчику, робот стрибав, ходив, гасав і скакав, плавно перемикаючись між кожним типом руху без необхідності сповільнюватись. Це була вражаюча демонстрація, яка свідчить про маневреність нинішніх ногастих роботів – особливо, коли йдеться про навчання на основі глибокого навчання.

• Дайсон піднімає кришку над “надсекретним” проектом
• Частково Термінатор, частково Тремор: Цей роботизований черв’як може плавати по піску
• Майбутнє автоматизації: Роботи йдуть, але вони не заберуть вашу роботу

“Зазвичай, коли люди застосовують глибоке навчання з підкріпленням до робототехніки, вони використовують функції винагороди, які зводяться до винагороди нейронної мережі за точну імітацію еталонної траєкторії”, – розповів Digital Trends Джона Сікманн, один з дослідників проекту. “Збір цієї еталонної траєкторії в першу чергу може бути досить складним, і як тільки у вас є “біжуча” еталонна траєкторія, не дуже зрозуміло, чи можете ви також використовувати її, щоб навчитися “пропускати” поведінку або навіть “ходити””.

У роботі OSU команда створила парадигму винагороди, яка повністю відмовилася від ідеї еталонних траєкторій. Замість цього вона розбиває відрізки часу на “фази”, караючи робота за те, що певна нога стоїть на землі під час певної фази, і дозволяючи йому робити це в інші моменти. Потім нейронна мережа з’ясовує “усі складні моменти” – наприклад, в якому положенні мають бути суглоби, який крутний момент прикладати до кожного суглоба, як залишатися стабільним і вертикальним – для створення парадигми проектування, що базується на винагороді, яка дозволяє таким роботам, як Кессі, легко вивчати практично будь-яку двоногу ходу, що зустрічається в природі.

Прогнозування майбутнього

Це імпресаріо

Однак передбачити ці досягнення нелегко. Не існує простого спостереження на кшталт закону Мура, яке б дозволило легко простежити шлях роботів від незграбних машин до бездоганних операторів.

Закон Мура посилається на спостереження, зроблене інженером Intel Гордоном Муром в 1965 році, про те, що кожні один-два роки кількість компонентів, які можна втиснути в інтегральну схему, подвоюватиметься. І хоча можна стверджувати, що зараз ми, можливо, досягаємо меж дії закону Мура, дослідник, скажімо, в 1991 році міг би реально визначити на зворотному боці конверта, якими будуть комп’ютерні можливості в плані розрахунків у 2021 році. Для роботів усе складніше.

“Незважаючи на те, що закон Мура напрочуд добре передбачив тенденцію в обчислювальних потужностях, прогнозування тенденції в області роботизованих роботів – це все одно, що дивитися в кришталеву кулю”, – сказав в інтерв’ю Digital Trends Крістіан Герінг, головний технічний директор ANYbotics AG, швейцарської компанії, що виробляє роботизованих роботів, які вже використовуються для таких завдань, як автономний огляд офшорних енергетичних платформ. “По суті, роботи на ногах – це високоінтегровані системи, що покладаються на безліч різних технологій, таких як зберігання енергії, зондування, дії, обчислення, мережеві технології та інтелект”.

Саме досягнення в цьому поєднанні різних технологій, які працюють разом, роблять сучасних роботів такими потужними. Це також те, що робить їх важко передбачуваними в тому, що стосується дорожньої карти майбутнього розвитку. Для створення таких роботів, яких хотіли б робототехніки, потрібен прогрес у створенні невеликих і легких акумуляторів, можливостей зондування і сприйняття, стільникового зв’язку і багато іншого. Все це повинно працювати разом з досягненнями в таких галузях, як штучний інтелект, що навчається, для створення таких машин, які назавжди витіснять образи незграбних науково-фантастичних ботів, на яких ми виросли, дивлячись на екранах телевізорів.

Менше, дешевше, краще

Хороша новина полягає в тому, що це вже відбувається. В той час як закон Мура призводить до прогресу в програмному забезпеченні, основні апаратні компоненти також стають меншими і дешевшими. Це не так чітко, як у формулюванні Гордона Мура, але це відбувається.

“Навіть у нашому науковому демонстраторі [робота] Atreus шість чи вісім років тому підсилювачі потужності для запуску наших двигунів були трикілограмовими цеглинами; вони були великими”, – сказав Джонатан Херст, співзасновник компанії Agility Robotics, яка створила вищезгаданого робота Cassie, в інтерв’ю виданню Digital Trends. “З тих пір у нас є ці маленькі, крихітні підсилювачі, які мають однакову силу струму, однакову напругу і дають нам дуже хороший контроль над крутним моментом на виході наших двигунів. І вони крихітні – лише дюйм на два дюйми на півдюйма заввишки або щось подібне. У нас 10 таких на Кессі. Ось і все. У вас є трикілограмова цегла розміром шість дюймів на чотири дюйми на чотири дюйми проти, можливо, пари унцій розміром дюйм на два дюйми. Це має велике значення для таких речей, як силова електроніка”.

Науковий колоквіум UW ECE, 20 жовтня 2020 року: Джонатан Херст, Університет штату Орегон

Херст сказав, що він вважає, що роботи на ногах все ще перебувають на ранніх стадіях свого шляху до того, щоб стати повсюдними технологіями, які можуть не тільки рухатися натуралістично, як люди, але й безперешкодно функціонувати поряд з ними. Деякі з цих викликів вийдуть далеко за межі милих (але надзвичайно вражаючих) демонстрацій, таких як примушення роботів бігти галопом, як поні. Але створення розумніших машин, здатних опановувати різні види руху і яким можна довіряти роботу в реальному світі, безумовно, є важливим кроком.

Це крок (або кроки), який крокуючі роботи весь час роблять все краще і краще.

Рекомендації редакції

• Зустрічайте робота-пітчера, що змінює правила гри і може ідеально імітувати будь-який кидок людини
• Останній штрих: як вчені наділяють роботів тактильними відчуттями, подібними до людських
• Ось що, на думку експертів з аналізу трендів, стане наступною великою технологічною подією
• Майбутнє штучного інтелекту: 4 великі речі, на які варто звернути увагу в найближчі кілька років
• До наших міст наближаються безпілотні боти-спостерігачі. На щастя, вони тут, щоб допомогти

• HBO Max
• Особливості
• Що буде далі: Як технології допомагають суспільству відновитися після коронавірусу

Source: digitaltrends.com